Understanding cultural competence in a multicultural nursing workforce: registered nurses' experience in Saudi Arabia.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In Saudi Arabia, the health system is mainly staffed by expatriate nurses from different cultural and linguistic backgrounds. Given the potential risks this situation poses for patient care, it is important to understand how cultural diversity can be effectively managed in this multicultural environment. The purpose of this study was to explore notions of cultural competence with non-Saudi Arabian nurses working in a major hospital in Saudi Arabia. DESIGN: Face-to-face, audio-recorded, semistructured interviews were conducted with 24 non-Saudi Arabian nurses. Deductive data collection and analysis were undertaken drawing on Campinha-Bacote's cultural competence model. The data that could not be explained by this model were coded and analyzed inductively. FINDINGS: Nurses within this culturally diverse environment struggled with the notion of cultural competence in terms of each other's cultural expectations and those of the dominant Saudi culture. DISCUSSION: The study also addressed the limitations of Campinha-Bacote's model, which did not account for all of the nurses' experiences. Subsequent inductive analysis yielded important themes that more fully explained the nurses' experiences in this environment. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: The findings can inform policy, professional education, and practice in the multicultural Saudi setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».